66 Strategies to Improve Phosphorus Utilization in Growing Pigs: Depletion-repletion Protocols
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To optimize the use of dietary P by pigs, 5 feeding strategies were studied in a 3-phase feeding trial on 240 pigs (initial bodyweight (BW) of 31 kg): 1) C-C-C providing 100% of digestible phosphorus (Pdig, 4.3 g/kg STTD) and calcium (Ca, 9.7 g/kg) requirement to maximize bone mineralization, 2) L-L-L 60% of the Pdig and Ca requirements of C-C-C, 3) Phyt-Phyt-Phyt (phosphate-free, with phytase, 750, 686, 390 FTU/kg), providing 60% of Pdig and Ca requirements in phase 1, then 100%, 4) and 5) C in phases 1 and 3, and 60% of the need for Pdig in phase 2, associated with 65% of the requirements for Ca (N) or 80% (H), namely C-N-C and C-H-C. The BW and bone mineral content (BMC) were measured at the beginning and end of each phase. The BMC gain (gBMC), average daily gain (ADG) and average daily feed intake (ADFI) were calculated by phase. In phase 1, ADG was lower in the Phyt group than the C group (1.05 vs 1.10 kg/d, P < 0.01) and the BMC of group C and gBMC were higher than those of the Phyt and B groups (P < 0.05). In phase 2, C-C and Phyt-Phyt groups had similar BMC due to higher gBMC in the Phyt-Phyt (27.1 vs 18.4 g/d, P < 0.01). At the end of phases 2 and 3, C-C-C, C-N-C and C-H-C groups had similar BMC. The Phyt and B groups showed an increased phosphorus-use efficiency during phases 1 and 2 (+20% vs C). Phosphorus retention was also higher in the C-N-C and C-H-C groups, during the depletion in phase 2 (+24% vs C, P< 0.05). These results showed the potential of a depletion-repletion strategy including free phosphate diet to reduce phosphorus intake and excretion without affecting final growth performance and bone mineralization because of increased minerals utilization efficacies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».